紅外弱小目標(biāo)圖像增強(qiáng)方法的研究的綜述報(bào)告

紅外弱小目標(biāo)圖像增強(qiáng)方法的研究的綜述報(bào)告紅外弱小目標(biāo)圖像增強(qiáng)方法的研究綜述摘要：由于紅外傳感器的特殊性質(zhì)，在紅外圖像中，目標(biāo)一般比背景亮度低，大小小，并且存在熱噪聲、熱流等干擾信息，使得目標(biāo)檢測與識別難度增加。因此，如何有效增強(qiáng)紅外弱小目標(biāo)圖像，提高目標(biāo)檢測與識別的精度是研究的重要方向。本文將綜述近年來紅外弱小目標(biāo)圖像增強(qiáng)方法的研究進(jìn)展。關(guān)鍵詞：紅外弱小目標(biāo)、增強(qiáng)方法、圖像處理一、引言紅外傳感技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于國防安全、工業(yè)制造等領(lǐng)域，然而紅外圖像中的弱小目標(biāo)增強(qiáng)仍然是研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。與可見光相比，紅外傳感器能夠穿透煙霧、霧霾等不良?xì)庀髼l件，能夠在夜間等光線暗弱的情況下進(jìn)行探測，因此受到廣泛的關(guān)注。紅外弱小目標(biāo)在其波段內(nèi)是非常明顯的，但是目標(biāo)與背景之間具有很小的對比度，且存在熱噪聲、熱流等因素影響，使得檢測難度增加。因此，如何有效增強(qiáng)紅外弱小目標(biāo)圖像，提高目標(biāo)檢測與識別的精度是研究的重要方向。二、紅外弱小目標(biāo)圖像增強(qiáng)方法1.基于空間域的方法空間域方法是最為基礎(chǔ)和直觀的紅外弱小目標(biāo)圖像增強(qiáng)方法。該方法中，主要通過圖像直接處理來實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)圖像的增強(qiáng)。常用的算法有暗通道先驗(yàn)、直方圖均衡化、自適應(yīng)中值濾波等。暗通道先驗(yàn)算法是一種基于最小化圖像暗通道先驗(yàn)的單幅圖像增強(qiáng)方法。暗通道先驗(yàn)是在圖像中尋找暗通道中數(shù)量最小的像素，然后通過對該像素進(jìn)行增強(qiáng)，梯度裁剪等方法來實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。直方圖均衡化是一種傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法，通過調(diào)整圖像亮度分布，使得圖像的對比度、亮度和細(xì)節(jié)受到改善。自適應(yīng)中值濾波是一種常用的消除圖像噪聲的算法。其通過對圖像像素進(jìn)行濾波，消除只出現(xiàn)在少數(shù)像素的強(qiáng)噪聲，從而增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)。2.基于頻域的方法基于頻域的方法是一種常見的圖像增強(qiáng)方法，它將圖像轉(zhuǎn)化為傅里葉頻譜，將圖像的處理轉(zhuǎn)化為頻率域變換，以實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。常見的算法有低通濾波器、高通濾波器等。低通濾波器一般用于濾除高頻信號，保留低頻信息，遵循低高頻信號之間的互補(bǔ)性。高通濾波器一般用于濾除低頻信號，保留高頻信息，從而提高圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。3.基于深度學(xué)習(xí)的方法基于深度學(xué)習(xí)的方法是近年來興起的一種紅外弱小目標(biāo)圖像增強(qiáng)方法。深度學(xué)習(xí)通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合，可以對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而識別和提取特征。常見的算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過模型的優(yōu)化，可以對目標(biāo)進(jìn)行定位和分割，從而實(shí)現(xiàn)圖像分析和處理。自編碼器則是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過對編碼輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，重新構(gòu)造輸出圖像從而實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。生成對抗網(wǎng)絡(luò)則是由兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同作用而達(dá)成互補(bǔ)的效果，即讓一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成真實(shí)感圖像，而另一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是用于判定生成的圖像是否為真實(shí)圖像。三、發(fā)展趨勢目前，紅外弱小目標(biāo)圖像增強(qiáng)方法發(fā)展趨勢是基于深度學(xué)習(xí)的方法，在紅外圖像增強(qiáng)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)方法表現(xiàn)良好，能夠處理大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)。同時(shí)該方法具有較高的自適應(yīng)性和魯棒性，能夠適應(yīng)各種復(fù)雜的環(huán)境和不同種類的圖像，從而更好地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測和識別。此外，基于深度學(xué)習(xí)的方法還能夠結(jié)合傳統(tǒng)的空間域和頻域方法，從而進(jìn)一步提升圖像增強(qiáng)的效果。四、結(jié)論紅外弱小目標(biāo)圖像增強(qiáng)是紅外圖像處理領(lǐng)域中遇到的主要問題之一。本文綜述了基于空間域、頻域和深度學(xué)習(xí)的紅外弱小目標(biāo)圖像增強(qiáng)方法，在當(dāng)前的研究熱點(diǎn)中，基于深度